近日,罗格数科与上海证券交易所(以下简称“上交所”)联合课题项目——基于资本市场科技监管的企业画像研究,在经过项目总结汇报与专家评审后,成功通过了上交所证券信息技术研究发展中心组织的项目验收。

　　此课题项目,罗格数科针对符合资本市场特点的企业全息画像技术、动态模拟技术和基于资本市场的动态信用评级技术等,通过大量的科学测算与验证,并结合全球资本市场企业画像在科技监管领域的创新型应用,完成了一系列符合中国资本市场科技监管理念的企业画像研究成果。

　　其中,作为本课题核心内容的上市公司和发债企业财务粉饰识别和信用预警等应用,不仅满足了监管部门对上市公司和发债企业的创新性监管需求,同时也为资本市场投资者提供了有力的投资决策依据和实用工具。本课题成功通过验收,也标志着罗格数科在以大数据、人工智能等技术为基础的金融科技领域,已处于技术领先与应用创新的领导地位。

　　本次课题,罗格数科以上市公司和发债企业公开披露的财务数据为基础,结合全球主要资本市场公开披露的财务数据、舆情数据及股市行情数据,通过罗格数科研发的影子评级、隐形违约和企业生命周期动态模拟等场景,实现了如下几个方面成果:

　　一、对企业主体债务违约概率和财务粉饰概率的排序。

　　图1是上市公司的综合违约风险分布和企业排名图。其中橙色部分为某上市公司在这一分布中的排名,显示其总体违约风险高于94%的企业,属于高风险类别。

　　图2是对某企业总体风险的评分定位和风险评分模型中每个指标的相对定位。本图显示了评分模型的九个指标中,这家上市公司的五个指标都远低于同类企业平均水平,意味着相应的违约风险处在最高挡位。

　　二、对企业历史表现的全面动态画像,企业与行业对比的参照分析。

　　图3是某企业五个指标与去年同期的对比分析雷达图,用于对企业历史与现状的跨期比较。

　　课题根据企业所处行业的不同,有针对性地将单一企业和同类企业、行业板块进行动态对比分析与预测,进一步实现了对企业财务粉饰和异动的识别,针对八种常见的财务粉饰手段、动机和路径,建立了相应的概率模型,帮助监管部门和资本市场投资者识别上市公司财务造假。

　　图4显示的就是企业与行业的对比。某上市公司的的流动比率,即短期有息债务/有息债务,长期以来持续下滑。在2015年,所处行业开始回暖时,此公司仍然下滑态势。

　　三、决策信息的客户端展示与推送。

　　图5展示了客户端的友好界面,可以实现检索推送,以直观的视图方式展示企业风险状况。

　　此次罗格数科与上交所的联合课题任务,课题时间紧、任务重,研究领域新颖,对课题项目小组挑战极大。罗格数科首席数据科学家、课题项目组组长部瑞志博士,曾任美国富国银行风控总监,在金融风控领域具有二十多年的实践经验。罗格数科CTO陈雷先生,曾就职于知名跨国企业,并服务于多个金融机构大型信息化项目,具有十多年金融科技从业经历,对金融业务和金融行业有独到的见解与实践。在他们的带领下,课题小组客服重重困难,边摸索边实践,最终历时9个多月时间,完成了罗格数科与上交所的联合课题项目,并将研究成果成功转化为创新型的应用产品及行业解决方案,为罗格数科今后的发展奠定了坚实的基础。

　　罗格数科基于大数据、云计算、人工智能等先进技术,长期从事上市公司与债券发行企业的动态信用研究,通过在财经、税务和资本市场专业且独特的大数据价值服务能力,以及在中国资本市场和财税领域的业务与技术成果积累,为资本市a场提供基于科技监管的企业画像服务。此次与上交所的联合课题研究成果,将极大促进基于大数据的智能监管在资本市场的应用,充分发挥金融科技在引导资本市场健康规范发展中的积极作用。